数据集划分训练集和测试集的比例
数据集划分 训练集和测试集 的比例通常是根据具体任务和数据集规模来确定的。一般来说，常见的比例是将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。这样的划分可以提供足够的数据用于模型训练，并且保留一定数量的数据用于评估模型在未见过的样本上的性能。然而，对于较大的数据集，也可以考虑使用更大比例的训练集，如80%训练集和20%测试集。另外，还有一种常见的划分方式是使用交叉验证，将数据集划分为多个折（例如5折或10折），进行多轮训练和评估。具体的划分比例可以根据实际需求进行调整。
